欢迎来看鳄梨的生信提分笔记！今天就来到了大家熟悉的文献拆解环节。还记得我们的一系列精彩预告吗？目前Shiny搭建在线工具的最高分，来了！俗话说知己知彼，百战不殆。明白优质的高分文章妙在哪里，我们才能有针对性地学习和提升，模仿，甚至超越它们！
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10/02 - 文献解读（一）（影响因子超过30！）
10/03 - 文献解读（二）（这样就能10+？）
10/04 - 文献解读（三）（还真能加分！）
10/05 - 搭建工具介绍（要代码大牛才行吗？）
10/06 - 自建数据库介绍
10/07 - 雪球百宝箱（期待你来挖宝！）
准备好了就一起来看这篇重磅文献吧！
Merging machine learning and patient preference: a novel tool for risk prediction of percutaneous coronary interventions
机器学习与患者偏好的融合：经皮冠状动脉介入治疗风险预测的新型工具
期刊：European Heart Journal
影响因子：37.6
发表时间：2024/02/21
通讯作者背景：密歇根大学内科医学系心血管内科
这篇pdf仅9页的影响因子30+文献短小精悍，从图片摘要中就可以得知主要内容：使用机器学习（XGBoost模型）和患者反馈，结合搭建以患者为中心的个性化风险预测模型，这个在线工具通过点亮小人的方式显示结果概率。同时展示六种临床因素的ROC曲线评估模型效能：院内死亡、急性肾损伤（AKI）、透析、卒中、输血和大出血。
通常，搭建了在线分析工具的研究会把网址放在摘要部分，这篇顶刊研究也不例外。并且网址表明直接使用了Shiny工具。它没有只搭建一个支撑到文章发表的短期有效网站，距离这篇文章发表已经过去7个多月，网站仍然能正常打开、丝滑运行，说明团队在开发和维护上进行了相当的付出。而我们通过试用这个网站的预测功能，也可以对目前最顶级的工作量有直观的认识。
https://shiny.bmc2.org/pci-prediction/
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这个风险预测模型考虑了大量手术前因素，可以集成到电子病历中。保有机器学习模型优秀的预测性能的同时，兼顾了临床护理中对操作性和简易性的需求。总之，研究在新构建的准确模型的基础上增加了一个简化的、可用于临床的、以患者为中心的在线工具。
如果你认为这篇文献只妙在构建功能强大的网站，就大错特错了。研究对象的大规模纳入，也显示了世界顶级名校团队的号召力。
共纳入107793例患者，囊括81家医院。这个人群基数相当于什么概念：全国范围的基线调查（CHARLS数据库），最终的有效样本量为17587。多了五倍！
具体来说，研究使用了密歇根州蓝十字蓝盾心血管联盟（BMC2）数据库和PCI后心脏护理结果评估计划（COAP）数据库，进行训练、测试和外部验证。
自有的大批量临床基线数据
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冲高分发顶刊并非天方夜谭！
队列巨大，而在文献正文中呈现的结果是精简的。除了两张说明人群基线特征及模型表现的表格外，只有一张图：XGBoost模型的校准曲线。
还记得开头的网站截图中，有18个问题吗？未截图部分还有4个！20+个变量之间复杂的交互作用，交给XGBoost算法正好能够准确预测。研究团队先注意到在之前发表的PCI术后结果风险预测模型中，XGBoost模型的表现优于逻辑回归模型；随后，基于数据集中相同预测因子进行两个模型间的比较，发现每个结果中XGBoost的表现都优于逻辑回归。
在研究过程中，团队还收集了患者的反馈意见，并利用IPDAS基于先前文献的指导建议，反复调整算法，使其能够达到最终以患者为中心的简易显示结果。机器学习与患者反馈的结合有助于提高PCI术前个体化风险预测的能力，从而改进治疗选择，增加风险缓解策略的采用，加强医院结果基准，最重要的是丰富共同决策讨论。
这样一篇有新意，有细节，又有人文关怀的文献读完，有没有一些跃跃欲试的感觉呢？大洋彼岸的文章思路，其实无缝迁移到国自然的顶级设计中也是没有问题的！“十四五”发展规划中明确表示重点支持的项目包括基于医学大数据赋能的人工智能技术的疾病防、诊、治新技术等领域。
明天鳄梨继续为大家分享的文献，便是国人团队利用公共数据库搭建在线诊断工具，拿下10+SCI的示范。公共数据库结合不同的分析套路，就好比葡萄糖发生各种聚合反应。用公开数据库分析的小小成本，就能集聚出优秀的顶刊成果，心动的朋友们快添加雪球老师回复“个性化”，咨询可行性吧！
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都看到这里了，点个星标再走吧！
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